定义一个损失函数用于一维Wasserstein AutoEncoders代码keras
时间: 2023-07-15 13:15:56 浏览: 33
一维Wasserstein AutoEncoders的损失函数可以使用Wasserstein距离来度量重构误差和潜在噪声分布之间的距离。在Keras中,可以使用自定义损失函数来实现这一点,如下所示:
```python
import keras.backend as K
def wasserstein_loss(y_true, y_pred):
return K.mean(y_true * y_pred)
```
其中,`y_true`是输入数据,`y_pred`是模型的预测值。Wasserstein距离的公式为:
$$
W(P_r, P_g) = \inf_{\gamma \in \Pi(P_r, P_g)} \mathbb{E}_{(x, y) \sim \gamma}[\|x - y\|]
$$
其中,$P_r$是真实数据的分布,$P_g$是模型生成数据的分布,$\Pi(P_r, P_g)$是所有可能的联合分布的集合。在一维情况下,可以使用Keras的`mean_absolute_error`函数来计算重构误差,因此可以将损失函数定义为:
```python
def wae_loss(y_true, y_pred):
recon_loss = K.mean(K.abs(y_true - y_pred))
return recon_loss - K.mean(y_pred)
```
其中,`recon_loss`是重构误差,`K.mean(y_pred)`是潜在噪声分布的平均值。这个损失函数可以在Wasserstein AutoEncoder模型中使用。